R1一周年曝光MODEL1：DeepSeek在GitHub留下的技术线索

DeepSeek-R1のリリースから1年が経過し、この節目に新しいモデルの姿がGitHubのコードに浮かび上がっています。最新情報によると、DeepSeekはFlashMLAコードベースを更新する際に、114のファイルのうち28箇所で"MODEL1"に言及しており、既知のV32（DeepSeek-V3.2）とは異なるモデルアーキテクチャとして登場しています。これらの散発的なコードの手がかりは、DeepSeekが新しいアーキテクチャを継続的に進化させている様子を描き出しています。

コードに現れる革新の兆し

技術的詳細の違い

MODEL1とV32はコード実装において明確な差異があり、主に以下の3つの点に表れています：

• KVキャッシュのレイアウト最適化調整
• スパース性処理メカニズムの改良
• FP8デコード方式の革新

これらの変更はすべて同じ方向性を指しています：メモリ最適化です。大規模モデル推論の実用において、KVキャッシュの管理は推論速度とGPUメモリ使用量に直接影響します。スパース性処理はモデルの効率性に関わり、FP8デコードは計算精度と速度のバランスを取るものです。これらは業界が重点的に突破しようとしている分野です。

なぜ新アーキテクチャなのか

V32はV3の改良版であり、同一世代のシリーズの最適化にあたります。一方、MODEL1はコード中で独立したモデルとして識別されており、これは単なるパラメータ調整ではなく、アーキテクチャレベルの革新を示唆しています。この区別はDeepSeekのコード管理においてあまり見られず、MODEL1の重要性を暗示しています。

背後にある研究開発能力

MODEL1の登場は、DeepSeekの継続的な技術投入を反映しています。公開情報によると、DeepSeekのR1トレーニングコストは約294,000ドル、V3の総予算は557万ドルです。これらのコストはシリコンバレーのトップクラスの研究所と比べると高くありませんが、新しいアーキテクチャやモデルを継続的にリリースするには安定した資金支援が必要です。

この支援は、DeepSeekの背後にある幻方量化によるものです。2025年の幻方量化の平均収益率は56.55%、管理規模は700億元超、年間収益は50億元を突破する可能性があります。このキャッシュフローにより、DeepSeekは外部資金調達のプレッシャーなしに、長期的な技術研究開発に集中できる状況です。

今後の展望

コードの最適化方向に基づき、MODEL1は以下の点で突破を見せる可能性があります：

• モバイル端末やエッジコンピューティング環境での推論効率のさらなる向上
• モデルパラメータの規模と性能の新たなバランス点の模索
• 特定用途向けの専用アーキテクチャ設計

これらの方向性は、現在の大規模モデルの主流トレンドに沿ったものであり、パラメータの盲目的な増加ではなく、効率、コスト、性能の最適解を追求するものです。

まとめ

R1の1周年に合わせてMODEL1が明らかになったことは、技術革新の自然な継続であり、DeepSeekの研究開発のリズムを示しています。コードの詳細を見ると、この企業は概念の誇張ではなく、エンジニアリングの最適化に真剣に取り組んでいることがわかります。他の企業と比較して、DeepSeekには二つの強みがあります：豊富な研究開発リソースと継続的な技術蓄積です。MODEL1の登場は、その過程の一つのマイルストーンにすぎません。次に気になるのは、この新アーキテクチャがいつ正式にリリースされ、性能面でどれだけ向上するのかという点です。これらの答えは、近いうちに明らかになるでしょう。